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文档简介

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前面的章节中,我们介绍了参数和半参数方法,这两种方法在实际训练前都需要对数据遵从的模型进行一个假定,这个假定可以是一个已知的概率分布或混合分布。参数方法的优点是把估计概率密度、判别式或回归函数问题归结为估计少量参数值,缺点则是模型假定并非总成立,当不成立时就会出现很大的误差。这时我们就需要使用非参数方法,其中我们只需要假定一个事实:即相似的输入具有相似的输出。因为我们一般都认为世界的变化时平稳、量变到质变的,因此无论是密度、判别式还是回归函数都应当缓慢地变化。在这样的非参数估计(nonparamitricestimation)中,局部实例对于密度的影响就显得颇为重要,而较远的实例影响则较小。本节要点如下:

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